딥 러닝 알고리즘이 우리의 일상 생활을 어떻게 변화시키고 있습니까?

딥 러닝과 AI는 기술 산업의 최신 트렌드가 되었습니다. 그러나 그들의 영향은 무엇입니까? 그리고 그것들은 우리의 일상 생활에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

딥 러닝 애플리케이션은 오늘날 세상의 많은 변화를 일으키고 있으며, 그 중 대다수는 우리가 세상에서 살아가는 방식에 광범위한 영향을 미칩니다. 이 기사에서 우리는 다양한 딥 러닝 알고리즘과 그 사용 사례 에 대해 논의할 것입니다. 이러한 용도 중 일부를 보면 놀랄 것입니다.

많은 기업이 이제 딥 러닝과 AI에 의존하여 고객에게 양질의 서비스를 제공합니다. 다음은 몇 가지 방법입니다.

딥 러닝 알고리즘의 실제 사용 사례

앱 스토어 추천

Google의 Play Store와 Apple의 App Store는 모두 딥 러닝 기술을 사용하여 사용자에게 다운로드 권장 사항을 제공합니다. 사용자 활동을 추적하고 사용자가 설치하는 앱과 사용자가 방치하는 앱을 확인합니다. 수신된 데이터에 따라 사용자에게 앱을 추천합니다.

간단해 보이지만 여기에는 많은 요인이 작용합니다. 이러한 알고리즘은 또한 가장 많이 다운로드된 앱과 같은 최근 추세를 고려합니다. 또한 사용자의 활동을 유사한 다른 사용자와 비교하고 그에 따라 앱을 추천합니다. 그렇기 때문에 그들의 권장 사항은 정확합니다.

영어 학습 앱을 설치했다고 가정해 보겠습니다. 이제 알고리즘이 다른 학습 앱과 영어 관련 앱을 추천하기 시작합니다. 이러한 알고리즘으로 인해 모든 사람의 Play 스토어(또는 App Store)는 고유합니다. 개인화되어 환상적인 사용자 경험을 제공합니다.

동적 가격 책정

Uber나 Ola와 같은 차량 호출 서비스에는 공통점이 많습니다. 그 중 하나는 동적 가격 책정입니다. 동적 가격 책정은 딥 러닝의 또 다른 훌륭한 결과입니다. 그들은 그것을 사용하여 거리, 수요 등과 같은 많은 요인에 따라 달라지는 특정 타기의 가격을 계산합니다.

택시를 예약하는 동안 이 가격을 직접 경험했을 것입니다. 교통량이 적은 자유시간에 택시를 예약하고 출퇴근 시간에 요금을 비교해보세요.

그들은 이 가격 책정 모델에 의존하여 택시가 합리적인 가격으로 유지되는 동시에 회사에 이익이 됩니다. 동적 가격 책정은 Uber 또는 Ola에 국한되지 않습니다. 접객 및 여행과 같은 다른 많은 산업에서도 이러한 기술을 사용하고 있습니다.

구글지도

Google 지도는 기계 학습과 AI를 사용하여 양질의 결과를 제공한 훌륭한 예입니다. 특정 여행에 소요되는 시간을 계산하기 위해 딥 러닝 알고리즘 을 사용합니다.

지속적으로 개선되고 있습니다. 딥 러닝 구현으로 인해 모든 여행의 예상 시간 요구 사항에 대한 계산이 더욱 정확해지고 있습니다.

그것은 거리를 계산하고, 경로의 교통을 고려하고, 다른 길을 제안하고, 심지어 사용자에게 방향을 제시할 수 있습니다. Google 지도는 많은 요소를 고려하여 사용자에게 가장 적합한 경로를 결정합니다. 이를 위해 수많은 딥 러닝 알고리즘 을 사용합니다.

기계 학습 알고리즘을 사용하는 Google 지도의 또 다른 기능은 '주변 탐색' 옵션입니다. 주변 ATM, 병원, 스파 등을 찾을 수 있습니다. 정확한 결과를 얻으려면 많은 데이터를 거쳐야 합니다.

AI 어시스턴트(Siri, Alexa 등)

Google Assistant, Siri 및 기타 AI 도우미는 인공 신경망의 좋은 예입니다. 그들은 음성 인식을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용합니다.

음성 인식을 통해 이 AI 지원 비서는 사용자의 명령을 인식하고 그에 따라 행동할 수 있습니다. 따라서 Google 어시스턴트에게 YouTube에서 특정 트랙을 재생하도록 지시하면 그렇게 됩니다.

이러한 조수는 또한 자연어 처리(NLP)를 사용하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 시간이 지남에 따라 Siri 또는 Alexa에 대한 경험이 얼마나 향상되었는지 눈치채셨을 것입니다.

Google은 딥 러닝 AI를 더 잘 사용하기 위한 유일한 목적으로 Google Brain 프로젝트 를 만들었습니다 . 그리고 그들의 Google 어시스턴트도 같은 제품입니다. 이러한 조수는 텍스트 음성 변환, 이미지 인식 등 다양한 작업에 다른 흥미로운 딥 러닝 알고리즘 을 사용할 수도 있습니다.

구글의 검색 엔진

Google의 검색 엔진은 딥 러닝 알고리즘과 해당 응용 프로그램 의 가장 인기 있고 가장 중요한 예입니다. 방대하고 정확하며 강력합니다. 어떤 딥 러닝 알고리즘 을 사용하는지 정확히 알 수는 없지만 그 수가 방대하다고 확신합니다. 또한 Google에는 사용자의 검색 경험을 향상시키는 알고리즘이 있습니다.

예를 들어 Google이 사용하는 가장 강력한 도구는 PageRank입니다. Google은 관련성에 따라 웹 페이지의 순위를 지정하기 위해 이 알고리즘을 사용합니다. Google은 지난 몇 년 동안 알고리즘을 상당히 개선했습니다. 실제로 2018년에만 Google 은 검색 엔진 알고리즘에 대해 3,234개의 업데이트를 출시했습니다 .

이것은 그들이 매일 약 9개의 업데이트를 발표했음을 의미합니다. 검색 알고리즘은 이제 훨씬 더 복잡하고 다양해졌습니다. 그러나 그들은 또한 딥 러닝이 우리 일상 생활의 중요한 부분이 된 방법에 대한 훌륭한 예이기도 합니다.

페이스북 추천

페이스북이 당신이 아는 사람들에게 어떻게 추천할 수 있는지 궁금하신가요? 이 기사에서 논의한 모든 예와 마찬가지로 Facebook도 이 작업에 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 그들은 사용할 때마다 많은 양의 데이터를 가져와 경험을 개선하는 데 사용합니다.

그렇기 때문에 이전에 좋아했던 고양이 동영상과 한 번 클릭했던 블레이저가 더 많이 보이기 시작합니다. Facebook뿐만 아니라 다른 소셜 미디어 플랫폼에서도 이러한 알고리즘을 사용하여 피드를 최적화합니다. 예를 들어 '당신이 알 수도 있는 사람들' 섹션의 경우 Facebook의 알고리즘이 귀하의 프로필을 확인한 다음 귀하와 유사한 다른 프로필을 찾습니다. 기준은 각 프로필에 따라 매우 다를 수 있습니다.

다른 프로필을 확인한 후 가장 일치하는 프로필을 추천합니다. 그들은 이 작업을 위해 추천 시스템 알고리즘을 사용합니다.

딥 러닝 알고리즘은 어디에나 있습니다

딥러닝을 적용한 사례는 셀 수 없이 많습니다. 소셜 미디어 플랫폼에서 검색 엔진에 이르기까지 어디에나 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 활용도 확대되고 있다. 위에서 언급한 응용 프로그램 외에도 딥 러닝은 이미지 향상, 물류, 금융 및 보안에서도 사용됩니다. 딥 러닝에 대해 자세히 알아보고 머신 러닝의 세계에 빠져보세요!

업계에서는 성장을 촉진하고 사용자 경험을 개선하기 위해 이 기술을 구현하는 새로운 방법을 찾고 있습니다.

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